BankTech Day 2025 – Retour d'expérience : UIB construit son socle Data & IA avec Alteryx et Prime Analytics
Lors du BankTech Day 2025, Prime Analytics a participé à l'un des rendez-vous majeurs de la communauté Tech & Data du secteur bancaire. Aux côtés de notre partenaire stratégique Alteryx, nos équipes ont animé un retour d'expérience client en collaboration avec l'UIB — Union Internationale de Banques, filiale tunisienne du Groupe Société Générale — dédié à la construction d'un socle Data & IA et à l'industrialisation des cas d'usage analytiques dans une banque universelle.
Atelier REX avec UIB (Groupe Société Générale)
Présenté par Mohamed Bessa (Directeur des Données et des Projets – UIB), William Rank (Director Channel Sales – Alteryx) et Skander Mezghani (CEO – Prime Analytics), l'atelier intitulé « Comment construire un socle Data & IA bancaire et l'industrialiser à l'échelle des cas d'usage métier » a rassemblé un public de Directions Data, IT et Risque du secteur bancaire et financier.Au programme : retour d'expérience terrain sur la conception du Smart Data Hub de l'UIB, mise en place d'une automation factory Alteryx, premiers cas d'usage déployés (segmentation comportementale, notation interne corporate, modèles IFRS), discipline d'évaluation et de monitoring des modèles, et perspectives 2026.
Vidéo – Revivez l’atelier REX en intégralité
Contexte et objectifs : un legacy bancaire de 60 ans à transformer en levier IA
Mohamed Bessa, Directeur des Données et des Projets chez UIB, a ouvert la session en présentant la banque et le contexte du projet.Filiale du Groupe Société Générale, l'UIB est une banque tunisienne créée il y a près de 60 ans, qui compte aujourd'hui 145 agences et environ 900 000 clients.
"C'est une banque qui a 60 ans. Ça fait beaucoup de legacy, beaucoup de données hétérogènes, énormément de codes — Python, R. Il fallait gérer tout ça : la volumétrie, l'hétérogénéité, et un time to market à réduire absolument."
Le défi tenait en trois mots : volumétrie, hétérogénéité, accélération. Dans un marché bancaire tunisien de plus en plus concurrentiel et un environnement réglementaire toujours plus exigeant, l'UIB devait redéfinir ses fondations data — avec une certitude : l'IA ne pourrait pas être ajoutée par-dessus l'existant.
"L'IA, aujourd'hui, on ne peut pas faire sans. Mais si on veut faire avec, il faut bien structurer l'exercice."
Choix technologiques et démarche : un socle d'abord
L'UIB a fait le choix d'une approche atypique pour un projet IA : commencer par les fondations techniques. Alteryx s'est imposé comme la plateforme de référence pour combiner manipulation de données, modélisation et automatisation — accessible à la fois aux équipes IT et aux métiers. Prime Analytics a été choisi comme partenaire technique et fonctionnel pour accélérer le déploiement.
"Avec Prime Analytics et Alteryx, nous avons fait le choix de travailler ensemble pour industrialiser plusieurs cas d'usage générateurs de valeur."
Trois constats partagés ont structuré l'approche, comme l'a rappelé William Rank, Director Channel Sales chez Alteryx, en s'appuyant sur une étude récente du BCG :
"Seulement 20 % des modèles analytiques intègrent de la donnée contextuelle. Or l'IA n'est performante que si elle connaît le contexte. C'est un vrai défi pour toutes les entreprises, quel que soit le secteur."
Les freins sont structurels : données siloties dans les systèmes d'information, fragmentées entre les directions métiers, et souvent dans des formats hétérogènes (tables, fichiers, PDF). La réponse passe par un socle technique solide, capable de faciliter la collaboration entre les métiers et l'IT.
Smart Data Hub : le socle qui rend l'IA possible
Avec Prime Analytics et sur Alteryx, l'UIB a déployé un Smart Data Hub — un socle analytique unifié qui concentre l'ensemble des données provenant de plusieurs systèmes en un seul endroit.
Le Smart Data Hub couvre cinq fonctions essentielles :
• Accessibilité aux sources de données avec contrôle d'accès
• Mixage (data blending) entre données internes, fichiers Excel et sources externes
• Gouvernance sur les usages et les transformations
• Automatisation des traitements et orchestration
• Connexion aux modèles IA (LLM, modèles propriétaires, modèles cloud ou on premise)
"Nous avons d'abord construit le socle avec des workflows Alteryx. Et derrière, nous avons mis en place beaucoup de cas d'usage à travers ce qu'on appelle une automation factory."
Au cœur du socle : des workflows Alteryx pour la collecte multi-sources (structurées et non structurées), des contrôles qualité automatisés, du data cleansing, et une discipline de gouvernance opérationnelle adaptée au contexte bancaire.
Cinq cas d'usage en année 1, douze en année 2
Sur la base de ce socle, l'équipe a déployé une automation factory : un mode industriel de production de cas d'usage métier, fondé sur des règles partagées et une stack technique unifiée.
Parmi les premiers cas d'usage déployés :
• Segmentation clientèle comportementale — clustering IA non supervisé sur le portefeuille Retail (K-Means)
• Système de notation interne corporate — modèle de probabilité de défaut, complémentaire aux modèles SG existants, adapté aux spécificités de la réglementation tunisienne
• Notation interne IFRS — extension du système de notation aux exigences IFRS, avec auditabilité et monitoring continu
• Monitoring des modèles — outils Alteryx pour suivre les scores, détecter les dérives, et garantir l'absence d'hallucinations IA
"L'année dernière, nous avons fait cinq cas d'usage ensemble. Cette année, on en vise une douzaine avec Prime Analytics, sur la base d'Alteryx. Nous sommes particulièrement contents de ce partenariat — ensemble, on est en train de construire de belles choses pour la banque."
Mohamed Bessa a également insisté sur un point essentiel : l'évaluation des modèles doit être statistique ET métier. Un score, aussi performant soit-il sur le papier, doit aussi être défendable face au régulateur et compréhensible par les équipes opérationnelles.
L'apport de Prime Analytics
- La contribution de Prime Analytics a été déterminante dans :
-
- • la conception et l'architecture du Smart Data Hub,
- • le paramétrage et la calibration des modèles statistiques et ML,
- • la mise en place d'une discipline d'évaluation et de monitoring des modèles,
- • la formation et la montée en compétence des équipes UIB pour assurer leur autonomie progressive.
-
- "Le démarrage n'est pas facile. Mais une fois qu'on a arrêté le bon choix technologique, le bon partenaire de conseil, et les bons cas d'usage, on peut avancer rapidement sur la problématique de l'IA pour une banque résiliente et augmentée."
-
Résultats et perspectives
Le partenariat UIB · Prime Analytics · Alteryx a permis de :
• Construire un socle Data unifié (Smart Data Hub) capable d'alimenter l'ensemble des projets IA
• Industrialiser 5 cas d'usage en année 1 et viser 12+ cas d'usage en année 2
• Libérer du temps de processing au profit de l'analyse et de la prise de décision
• Économiser des ETP précieux dans un contexte bancaire où l'agilité opérationnelle est devenue un enjeu compétitif
• Renforcer la conformité et l'auditabilité dans les domaines sensibles (IFRS, risque de crédit)
• Pousser la plateforme Alteryx à ses limites, en explorant les capacités IA et l'orchestration de workflows complexes
"Il faut éviter le piège des époques à répétition et de la gadgétisation liée à l'IA. L'IA, c'est aussi un sujet d'intégration — surtout pour les banques avec un legacy important, et des contraintes de conformité et d'auditabilité. C'est là qu'un bon partenaire fait toute la différence."
Cette approche pragmatique — socle d'abord, cas d'usage ensuite, à l'échelle d'une factory — démontre la capacité d'Alteryx et Prime Analytics à rendre l'IA bancaire fiable, gouvernée et passable à l'échelle, dans le respect des exigences réglementaires les plus strictes.
Nous vous recontacterons dans les plus brefs délais.
Veuillez réessayer ou nous contacter à l'adresse contact@primeanalytics.fr.